J’auditerai votre modèle d'apprentissage automatique pour les fuites de données et le surapprentissage

La précision de 99 % de votre modèle est-elle trop belle pour être vraie ? Souvent, oui. Les fuites de données, les séparations de validation incorrectes et les probabilités non calibrées font briller les modèles dans un carnet de notes et échouer en production.

J’audite votre pipeline d’apprentissage automatique, je vous montre exactement ce qui gonfle vos résultats et je vous aide à corriger le tir.

Je vérifie :

• Les fuites de données cibles, temporelles et de groupe
• Conception des séparations train, validation et test
• Surapprentissage et choix des métriques pour votre problème
• Calibration des probabilités et déséquilibre des classes
• Robustesse avec des tests placebo et hors du temps

Je suis ingénieur IA et premier auteur de plusieurs articles évalués par les pairs dans IEEE. J’utilise ces contrôles comme standard dans mon travail, par exemple un modèle de mortalité en soins intensifs validé sur un ensemble de données hospitalier distinct.

Vous obtenez un compte-rendu écrit clair classé par impact et, dans les forfaits supérieurs, un notebook corrigé avec les résultats avant/après.